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Enregistrement W7039701432

Modelling the Subglacial Hydrology of Trinity-Wykeham Glaciers of the Northern Canadian Arctic

2023· dissertation· en· W7039701432 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeltwaterGlacierArcticGlacial periodCryosphereGlacier ice accumulationGlacier morphologyIce sheetIce capsSea ice
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Canada’s High Arctic region, the melting of glacial ice contributes substantially to the world’s increasing sea levels (Harig and Simons, 2016). Of the icebergs in the region, approximately 62% are discharged by Trinity-Wykeham Glaciers. In the last twenty years, these glaciers have retreated approximately 5 km, also doubling in speed and tripling in iceberg production during that period (Van Wychen et al., 2016). It is argued that warming air temperatures are the primary cause of glacial retreat and consequently sea level rise in the Canadian High Arctic region (Cook et al., 2019). This is because the warmer air causes ice on the surface of glaciers to melt at a higher rate. This meltwater is routed to the base of the ice, where it can directly impact the glacier’s velocity. If the water spreads into high-pressure cavities over a large enough area, the ice can often accelerate. However, if the water input is great enough to form large, low-pressure channels at the base of the glacier, water will be drawn from the higher-pressure regions and the ice will often decelerate (Iken and Bindschadler, 1986). \n \nThe Glacier Drainage System (GlaDS) subglacial hydrology model (Werder et al., 2013) is used to examine the development of hydrological networks at the base of Trinity-Wykeham Glaciers in response to variable surface melt rates between 2016 and 2019. GlaDS couples distributed and channelized subglacial drainage, allowing the mathematical model to capture the spatiotemporal evolution of the subglacial drainage system. The interplay between these two modes of drainage is highly influential on glacier dynamics. Satellite-derived datasets are used as inputs to the model, including basal and surface topography, surface velocities, and daily ice surface runoff products. Model outputs including subglacial water sheet thickness, water pressure, and channel discharge are compared to satellite-derived glacier surface velocities to determine how subglacial hydrology affects Trinity-Wykeham Glaciers. Nine model runs are completed to gauge the sensitivity of the GlaDS model to variations in two poorly constrained parameters that control the ease of subglacial water flow and determine a practical range of values for these parameters in future studies. \n \nThe results of this project suggest that Trinity-Wykeham Glaciers’ velocities are directly influenced by surface melting rates and the configuration of the subglacial hydrology networks. Model outputs indicate that high subglacial water pressures cause acceleration at Trinity-Wykeham Glaciers and that with a sufficiently high influx of water to the bed, an efficient channelized drainage network develops that reduces local water pressures and causes a drop in flow velocity. The year 2018 is identified as a year in which channelized drainage is minimal, resulting in comparatively high water pressures and velocities after the melt season.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,161 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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